作者 | 《新程序員》編輯部

出品 | CSDN（ID：CSDNnews）

四十年過(guò)去，C++ 依舊是那個(gè)讓世界底座運(yùn)轉(zhuǎn)的關(guān)鍵齒輪。

但 2025 年，它站在了一個(gè)關(guān)鍵的技術(shù)轉(zhuǎn)折點(diǎn)上：AI 正重塑軟件工程、異構(gòu)算力突破性能邊界、智能設(shè)備規(guī)模激增，海量 C++ 代碼庫(kù)則要求穩(wěn)定兼容與極致優(yōu)化兼具。在“變”與“不變”的持續(xù)拉扯中，C++ 生態(tài)正在深度自省，如何讓 C++ 在新架構(gòu)、新負(fù)載、新工具鏈下持續(xù)前行，也成了全球開(kāi)發(fā)者關(guān)注的核心命題之一。

12 月 12 日，由 CSDN 與奇點(diǎn)智能研究院聯(lián)合舉辦的「2025 全球 C++ 及系統(tǒng)軟件技術(shù)大會(huì)」在北京金隅喜來(lái)登大酒店盛大開(kāi)幕。恰逢 C++ 正式發(fā)布 40 周年，本次大會(huì)不僅 C++ 之父親臨現(xiàn)場(chǎng)，還匯聚了 40 余位來(lái)自 C++ 及系統(tǒng)軟件領(lǐng)域的杰出專家，現(xiàn)場(chǎng)演講深度十足，討論與交流氛圍熱烈，精彩觀點(diǎn)不斷碰撞。

今日主會(huì)場(chǎng)上，C++之父、美國(guó)國(guó)家工程院、ACM、IEEE院士 Bjarne Stroustrup，奇點(diǎn)智能研究院院長(zhǎng)、CSDN 高級(jí)副總裁李建忠，北京大學(xué)講席教授、復(fù)旦大學(xué)先進(jìn)計(jì)算系統(tǒng)研究院院長(zhǎng)謝濤，ISO人工智能技術(shù)委員會(huì)專家、C++ 標(biāo)準(zhǔn)委員會(huì)機(jī)器學(xué)習(xí)組主席、YetiWare CTO Michael Wong 結(jié)合其最新技術(shù)成果和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，共同勾勒出 C++ 在新時(shí)代的演進(jìn)方向。

從語(yǔ)言本體到底層架構(gòu)、從研發(fā)方法論到 AI 時(shí)代的性能之爭(zhēng)，本次大會(huì)內(nèi)容密度可謂“爆表”——不僅呈現(xiàn)了 C++ 生態(tài)的最新脈動(dòng)，也讓我們得以重新審視這門經(jīng)典語(yǔ)言在未來(lái)十年的戰(zhàn)略位置。

Bjarne Stroustrup：C++ 跨越 40 載的成功經(jīng)驗(yàn)與未來(lái)演進(jìn)

從無(wú)到有，從初出茅廬到支撐現(xiàn)代軟件基礎(chǔ)設(shè)施的中堅(jiān)力量，C++ 的四十年發(fā)展歷程一直由 Bjarne Stroustrup 親歷并引領(lǐng)。本次大會(huì)上，Bjarne Stroustrup 帶來(lái)主題為《C++ 跨越 40 載的成功經(jīng)驗(yàn)與未來(lái)演進(jìn)》的精彩分享。

C++ 之父、美國(guó)國(guó)家工程院、ACM、IEEE 院士 Bjarne Stroustrup

Stroustrup 表示，好的設(shè)計(jì)始于問(wèn)題，且有清晰的原則，并能夠隨著需求演進(jìn)。1979 年，他在構(gòu)建一個(gè)分布式 Unix 系統(tǒng)時(shí)，既需要像 C 那樣可以高效地操作硬件，又需要像 Simula 那樣具備良好的抽象能力，以應(yīng)對(duì)不斷增長(zhǎng)的復(fù)雜度。C++ 正是在這樣的背景下成形的，它的設(shè)計(jì)原則遵循了靈活的靜態(tài)類型系統(tǒng)、防止泄露的資源管理方式、可靠的錯(cuò)誤處理機(jī)制，以及能夠適應(yīng)多種編程風(fēng)格的并發(fā)支持。

根據(jù) SlashData 的統(tǒng)計(jì)，Stroustrup 分享了 C++ 的開(kāi)發(fā)者生態(tài)情況——2025 年 C++ 開(kāi)發(fā)者數(shù)量達(dá)到 1630 萬(wàn)，短短四年中增長(zhǎng)了 72%，年均增速接近 20%，明顯快于 Java、Python 等其他主流語(yǔ)言?！熬幊陶Z(yǔ)言的真正價(jià)值體現(xiàn)在它幫助構(gòu)建的應(yīng)用質(zhì)量中”，Stroustrup 說(shuō)。

正是在這一龐大而活躍的生態(tài)支撐下，他進(jìn)一步闡述了支撐當(dāng)代 C++ 的三大技術(shù)特性：

• 資源管理。資源是你必須獲取并隨后釋放（歸還）的任何東西，它是 C++ 防止資源泄漏的關(guān)鍵。每個(gè)資源都由一個(gè)句柄表示，且每個(gè)資源句柄都根植于一個(gè)作用域中。

• 泛型編程。它讓開(kāi)發(fā)者寫(xiě)出更短、更直觀、零開(kāi)銷且類型安全的代碼，并且廣泛應(yīng)用在標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)的各個(gè)角落。C++ 對(duì)泛型編程的支持建立在三大目標(biāo)上，其一是極高的通用性，模板應(yīng)比設(shè)計(jì)者當(dāng)年所能想象的更靈活；其二是零開(kāi)銷，無(wú)論是 vector 還是 Matrix，抽象都應(yīng)能和 C 數(shù)組直接競(jìng)爭(zhēng)性能；其三是定義明確的接口，這意味著類型安全、可重載，以及更合理的錯(cuò)誤信息。C++20 引入概念（Concepts）后，這些目標(biāo)變得更加可控、清晰且直觀。

• 模塊。C++20 的 Modules 實(shí)現(xiàn)了 Stroustrup 自 1994 年以來(lái)的愿景，并從根本上解決了傳統(tǒng)頭文件機(jī)制帶來(lái)的順序依賴、冗余編譯、宏污染等頑疾。在一些測(cè)試中，僅 import std; 就能帶來(lái)數(shù)量級(jí)的編譯性能提升：信息密度提高十倍，處理效率提高百倍，整個(gè)應(yīng)用的構(gòu)建速度可獲得 25× 的加速。模塊的非傳遞性也讓依賴關(guān)系更清晰，代碼更易維護(hù)。

展望未來(lái)，Stroustrup 認(rèn)為，開(kāi)發(fā)者不應(yīng)被困在 20 世紀(jì)的編程方式里。雖然升級(jí)舊代碼確實(shí)困難，但往往最劃算，而且完全可以逐步進(jìn)行，新寫(xiě)的代碼也無(wú)需繼續(xù)沿用老舊范式。然而，邁向現(xiàn)代 C++ 并不容易：很多項(xiàng)目被歷史代碼所束縛，也容易被團(tuán)隊(duì)習(xí)慣或過(guò)時(shí)技術(shù)牽著走。對(duì)此，他強(qiáng)調(diào)，“語(yǔ)言可能難以改變，但我們完全可以改變使用語(yǔ)言的方式。”

為了幫助開(kāi)發(fā)者更順暢地邁向現(xiàn)代化，Stroustrup 提到當(dāng)前社區(qū)一系列正在推進(jìn)的努力，包括 C++ Core Guidelines 所代表的一套可落地的最佳實(shí)踐，以及正在開(kāi)發(fā)中的 Profiles（規(guī)格配置），它們旨在提供一套連貫的、可被工具強(qiáng)制執(zhí)行的規(guī)則集，從而提升安全性、簡(jiǎn)化復(fù)雜度、管理技術(shù)債務(wù)，并幫助開(kāi)發(fā)者更專注于教育與正確使用語(yǔ)言本身。

緊接著，在主會(huì)場(chǎng)的爐邊對(duì)話環(huán)節(jié)，Bjarne Stroustrup 談到了自己對(duì) AI 生成代碼的看法。他坦言，自己在這方面經(jīng)驗(yàn)有限，因此面對(duì)行業(yè)中大量 AI 生成的 C++ 代碼可能存在的質(zhì)量問(wèn)題時(shí)，很難立即判斷這些問(wèn)題是根本性的，還是僅僅由于經(jīng)驗(yàn)和時(shí)間不足造成的。

Stroustrup 表示，他對(duì)軟件基礎(chǔ)研究特別感興趣，這類研究可能對(duì)科研或教育領(lǐng)域具有重要價(jià)值，但在實(shí)際工程應(yīng)用中，工程師必須確保代碼的精確性和可靠性。他提醒道，AI 系統(tǒng)的表現(xiàn)取決于具體應(yīng)用場(chǎng)景：在一些場(chǎng)景下，可能涉及資源使用或時(shí)間響應(yīng)的要求；而在嵌入式設(shè)備或金融系統(tǒng)中，還需要獲得監(jiān)管機(jī)構(gòu)對(duì)系統(tǒng)安全性的認(rèn)可。

他指出，要達(dá)到所謂的“安全標(biāo)準(zhǔn)”，需要長(zhǎng)期積累的法規(guī)經(jīng)驗(yàn)、知識(shí)儲(chǔ)備以及資金投入。而在實(shí)際維護(hù)中，即便只是對(duì) AI 組件進(jìn)行小幅修改，也可能影響整個(gè)程序的運(yùn)行，甚至導(dǎo)致原本的認(rèn)證需要重新審核。這也帶來(lái)了一個(gè)核心問(wèn)題：誰(shuí)能真正認(rèn)證這些系統(tǒng)的有效性？Stroustrup 認(rèn)為，需要在相關(guān)應(yīng)用領(lǐng)域有經(jīng)驗(yàn)的人，能夠?qū)彶榇a和運(yùn)行機(jī)制，從而建立可信度。否則，盲目依賴 AI 輸出的風(fēng)險(xiǎn)就會(huì)增加——當(dāng)系統(tǒng)發(fā)生變化時(shí)，人們可能無(wú)法理解復(fù)雜服務(wù)的運(yùn)作邏輯。

他強(qiáng)調(diào)，這個(gè)問(wèn)題在小型程序中或許相對(duì)容易處理，但在涉及基礎(chǔ)設(shè)施、金融系統(tǒng)或個(gè)人交通安全等大型系統(tǒng)時(shí)，安全性至關(guān)重要。盡管如此，Stroustrup 覺(jué)得，真正認(rèn)真做事的人應(yīng)當(dāng)直面這些問(wèn)題，而不是簡(jiǎn)單地說(shuō)“沒(méi)問(wèn)題”或“以后再解決”。否則，等到問(wèn)題顯現(xiàn)再去擔(dān)心，往往已經(jīng)為時(shí)晚矣。

李建忠：AI 原生軟件研發(fā)成熟度模型與演進(jìn)

奇點(diǎn)智能研究院院長(zhǎng)、CSDN 高級(jí)副總裁李建忠在《AI 原生軟件研發(fā)成熟度模型與演進(jìn)》主題演講中指出的，“軟件領(lǐng)域的每一次范式革命，既改變軟件應(yīng)用形態(tài)，也改變軟件開(kāi)發(fā)方式。例如， 互聯(lián)網(wǎng)的出現(xiàn)不僅帶來(lái)了全新的應(yīng)用形態(tài) Web 應(yīng)用（HTML、CSS、JS），同時(shí)也催生了云原生開(kāi)發(fā)、微服務(wù)等全新的軟件開(kāi)發(fā)模式。”他認(rèn)為，如今的 AI 正處在類似的轉(zhuǎn)折點(diǎn)：智能體正在成為新一代軟件形態(tài)，同時(shí)推動(dòng) AI 原生軟件研發(fā)范式的形成。

奇點(diǎn)智能研究院院長(zhǎng)、CSDN 高級(jí)副總裁 李建忠

談到 AI 對(duì)軟件研發(fā)方式的重塑，他指出當(dāng)前存在兩條并行路徑：一是 AI 賦能傳統(tǒng)軟件工程，仍遵循傳統(tǒng)工程的復(fù)用性原則；二是“氛圍編程”（Vibe Coding），讓普通用戶通過(guò)自然語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)編程，生成“即用即棄”、低成本的可塑軟件。他提醒，不應(yīng)用傳統(tǒng)軟件工程的思維看待氛圍編程。歷史上許多顛覆式創(chuàng)新同時(shí)具備大規(guī)模、個(gè)性化、低成本三大特征，而氛圍編程正符合這一趨勢(shì)，面向大眾用戶，實(shí)現(xiàn)軟件創(chuàng)造的平權(quán)時(shí)代。

針對(duì) AI 時(shí)代的軟件工程，李建忠從復(fù)雜性、動(dòng)態(tài)性與協(xié)作性三大本質(zhì)分享了 AI 原生軟件開(kāi)發(fā)的應(yīng)對(duì)之道：推理模型為處理復(fù)雜性提供基礎(chǔ)，動(dòng)態(tài)上下文與共生數(shù)據(jù)提升 Agent 的演化適應(yīng)性，多智能體與工具協(xié)作（A2A + MCP）將推動(dòng)邁向更高智能。

隨后，他重點(diǎn)介紹了奇點(diǎn)智能研究院推出的“AI 原生軟件研發(fā)成熟度模型”（AISMM）。模型橫向劃分五個(gè)階段：從 Level 1 的輔助提效，到 Level 2 的領(lǐng)域集成，再到 Level 3 的代理協(xié)同、Level 4 的自主代理，最終邁向 Level 5 的 AI 軟件工廠?？v向維度涵蓋基礎(chǔ)設(shè)施、知識(shí)工程、流程工具、組織人才、安全治理五大關(guān)鍵要素。而 AI 原生軟件研發(fā)所遵循的三項(xiàng)核心原則分別是：一是軟件研發(fā)知識(shí)工程——工程師知道的，Agent 也應(yīng)知道；二是上下文與記憶——工程師所見(jiàn)即 Agent 所見(jiàn)；三是 Agentic Devops——工程師能做的，Agent 都能做。

李建忠表示，根據(jù)該模型的標(biāo)準(zhǔn)以及奇點(diǎn)智能研究院的觀察，目前大多數(shù)企業(yè)仍處于 Level 2 到 Level 3 的過(guò)渡期。圍繞 Level 3，他進(jìn)一步拆解了企業(yè)需要補(bǔ)齊的關(guān)鍵能力：在基礎(chǔ)設(shè)施上，需要構(gòu)建基于 Agent 角色的云沙箱環(huán)境，并支持記憶與工具調(diào)用；在知識(shí)工程上，應(yīng)逐步建立數(shù)據(jù)飛輪機(jī)制，并增強(qiáng)動(dòng)態(tài)上下文工程，確保 Agent 擁有完整的“環(huán)境要素總和”；在流程工具方面，需要建設(shè)多 Agent 協(xié)作網(wǎng)絡(luò)、Agent 與工具調(diào)用合約（Tool Use/MCP）以及工作流引擎；在組織與人才上，要打造工程師與 Agent 協(xié)作的團(tuán)隊(duì)，使開(kāi)發(fā)人員轉(zhuǎn)型為 Agent 監(jiān)督者與調(diào)優(yōu)師；在治理與安全方面，則需平衡權(quán)限與風(fēng)險(xiǎn)，防止智能體出現(xiàn)幻覺(jué)或安全事件。

最后，李建忠分享了他對(duì)大模型工程應(yīng)用的三點(diǎn)主張：智能的核心是語(yǔ)言，而不是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)/視覺(jué)等；智能需要迭代收斂，沒(méi)有一步到位的智能；智能需要上下文才能發(fā)揮作用。

謝濤：“從開(kāi)放指令集到開(kāi)源算子和編譯器：RISC-V+AI的全棧軟件生態(tài)突破路徑”

圍繞《從開(kāi)放指令集到開(kāi)源算子和編譯器：RISC-V+AI 的全棧軟件生態(tài)突破路徑》這一主題，北京大學(xué)講席教授、復(fù)旦大學(xué)先進(jìn)計(jì)算系統(tǒng)研究院院長(zhǎng)謝濤深入剖析了在 AI 算力競(jìng)爭(zhēng)白熱化與全球技術(shù)格局演變背景下，如何以開(kāi)放指令集 RISC-V為基石，協(xié)同構(gòu)建開(kāi)源軟件生態(tài)。

北京大學(xué)講席教授、復(fù)旦大學(xué)先進(jìn)計(jì)算系統(tǒng)研究院院長(zhǎng) 謝濤

當(dāng)下，以大模型為基礎(chǔ)的 AI 應(yīng)用飛速發(fā)展，算力已成為戰(zhàn)略性基礎(chǔ)資源。然而，國(guó)內(nèi)高端 AI 芯片企業(yè)軟件棧的研發(fā)各自為戰(zhàn)，市場(chǎng)份額有限。對(duì)此，謝濤認(rèn)為其根源在于私有指令集導(dǎo)致的后端編譯器與算子庫(kù)無(wú)法共享，每家廠商都需重復(fù)投入，陷入各自為戰(zhàn)的困境。

面對(duì)這一困局，謝濤提出了基于開(kāi)放指令集共建生態(tài)的破局思路。他以 PC 時(shí)代的“Wintel 聯(lián)盟”和移動(dòng)時(shí)代的“AA 聯(lián)盟”為例，闡述了軟硬件接口標(biāo)準(zhǔn)化對(duì)于生態(tài)繁榮的關(guān)鍵作用——而在 AI 與大數(shù)據(jù)時(shí)代，RISC-V 以其免費(fèi)、開(kāi)放、可擴(kuò)展的特性，成為了構(gòu)建新一代計(jì)算生態(tài)的理想底座。

“RISC-V 不僅僅是一個(gè) CPU 指令集，更是一個(gè)戰(zhàn)略支點(diǎn)。”謝濤強(qiáng)調(diào)。其模塊化設(shè)計(jì)兼具靈活性與低功耗優(yōu)勢(shì)，并且得到了包括我國(guó)在內(nèi)的多國(guó)政策支持。更重要的是，去年 RISC-V 國(guó)際基金會(huì)已將人工智能/機(jī)器學(xué)習(xí)列為最高戰(zhàn)略優(yōu)先級(jí)，連英偉達(dá)也宣布其關(guān)鍵的 CUDA 軟件將支持在 RISC-V 上全面部署，這充分顯示了其生態(tài)活力與產(chǎn)業(yè)共識(shí)。

在構(gòu)建 RISC-V+AI 全棧軟件生態(tài)的具體策略上，謝濤指出通過(guò)定義統(tǒng)一的 AI 指令集擴(kuò)展，可以團(tuán)結(jié)甚至讓存在競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系的 AI 芯片企業(yè)進(jìn)行分工合作，實(shí)現(xiàn)“成本平攤”。更進(jìn)一步，若能推動(dòng)該擴(kuò)展成為 RISC-V 國(guó)際基金會(huì)標(biāo)準(zhǔn)，將促使國(guó)際主流 AI 框架和工具鏈開(kāi)源社區(qū)主動(dòng)集成支持，即“上游化”。這將帶來(lái)“成本上傳”的紅利：全球開(kāi)源社區(qū)都將參與支持該擴(kuò)展的軟件的創(chuàng)建與演化。

“因此，推動(dòng)標(biāo)準(zhǔn)不僅是制定標(biāo)準(zhǔn)，更是要使其進(jìn)入國(guó)際主流開(kāi)源社區(qū)的主線。我們需要積極對(duì)這些主流或新興的生態(tài)做出貢獻(xiàn)，以此促進(jìn)標(biāo)準(zhǔn)的落地。”

基于此，謝濤分享了一些相關(guān)進(jìn)展：其團(tuán)隊(duì)正積極適配 OpenAI 推出的 Triton 編程語(yǔ)言，使其支持 RISC-V 后端，令各廠商可基于 Triton 進(jìn)行硬件相關(guān)的算子優(yōu)化實(shí)現(xiàn)；還有為新一代 AI 硬件和算法而生的 Tile 編程語(yǔ)言——由國(guó)內(nèi)開(kāi)源的 TileLang，它將 Tile 抽象、算子融合、動(dòng)態(tài)控制流、布局轉(zhuǎn)換和流水線并行等技術(shù)系統(tǒng)化整合，為 AI 加速器提供結(jié)構(gòu)化、性能可控的編程模型。

此外，為了確保長(zhǎng)期發(fā)展，謝濤認(rèn)為還需要建立 RISC-V 的軟硬件試驗(yàn)場(chǎng)和基礎(chǔ)設(shè)施，以打磨芯片可靠性、操作系統(tǒng)及應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)“沿途下蛋”，在推進(jìn)技術(shù)路線的同時(shí)創(chuàng)造持續(xù)的產(chǎn)業(yè)價(jià)值。在演講最后，謝濤總結(jié)道，當(dāng)前 RISC-V 已成為中國(guó)采用開(kāi)放開(kāi)源模式、共建生態(tài)的一個(gè)重要支點(diǎn)，而 AI 的巨大需求，更是為 RISC-V 提供了最佳的落地場(chǎng)景和迭代動(dòng)力。

Michael Wong：“AI 計(jì)算之戰(zhàn)：如何在大模型時(shí)代建立有競(jìng)爭(zhēng)力的標(biāo)準(zhǔn)化 C++ 技術(shù)?！?/strong>

在大模型推高全球算力需求、AI 芯片體系加速分裂的當(dāng)下，一個(gè)新問(wèn)題擺在所有系統(tǒng)開(kāi)發(fā)者面前：如何在高度碎片化、跨架構(gòu)并存的時(shí)代，建立一套真正有競(jìng)爭(zhēng)力、跨平臺(tái)可移植的標(biāo)準(zhǔn)化 C++ 技術(shù)棧？

針對(duì)這個(gè)問(wèn)題，ISO 人工智能技術(shù)委員會(huì)專家、C++ 標(biāo)準(zhǔn)委員會(huì)機(jī)器學(xué)習(xí)組主席、YetiWare CTO Michael Wong 用一場(chǎng)信息量極大的演講，對(duì)這場(chǎng)“計(jì)算之戰(zhàn)”的本質(zhì)進(jìn)行了深入拆解。

ISO 人工智能技術(shù)委員會(huì)專家、C++ 標(biāo)準(zhǔn)委員會(huì)機(jī)器學(xué)習(xí)組主席、YetiWare CTO Michael Wong

演講伊始，Michael Wong 指出：過(guò)去十多年若要寫(xiě)高性能 AI 程序，“學(xué)習(xí) CUDA + 購(gòu)買 NVIDIA GPU”幾乎是唯一選項(xiàng)。而 2025 年標(biāo)志著一個(gè)明顯拐點(diǎn)：供應(yīng)鏈限制、計(jì)算需求結(jié)構(gòu)等變化，正在迫使全球 AI 從單一生態(tài)走向多元架構(gòu)。

• 一邊是垂直封閉模式：CUDA 式全棧整合，從芯片到軟件全部統(tǒng)一；

• 另一邊是水平開(kāi)放模式：以開(kāi)放標(biāo)準(zhǔn)、開(kāi)放 IR、多廠商硬件并存為核心。

而硬件分裂將巨大的復(fù)雜性拋給了軟件層，尤其是 C++ 開(kāi)發(fā)者。Michael Wong 表示：“99% 的 AI 邏輯是 Python，但 99% 的執(zhí)行是 C++。研究員期望可移植性，而 C++ 工程師被淹沒(méi)在碎片化中。”

這個(gè)“碎片化”，由不同廠商的 SDK、互不兼容的編譯器棧和內(nèi)存層次模型構(gòu)成，嚴(yán)重拖累了開(kāi)發(fā)效率——但危機(jī)中也蘊(yùn)藏著角色轉(zhuǎn)變的機(jī)遇。Michael Wong 指出，傳統(tǒng)的戰(zhàn)場(chǎng)如手寫(xiě)極致優(yōu)化內(nèi)核，正被 Triton 等高級(jí)編譯器自動(dòng)化，而新的戰(zhàn)略高地轉(zhuǎn)向了編譯器與中間表示（IR）層。“理解 MLIR、編寫(xiě)優(yōu)化 Pass、構(gòu)建跨平臺(tái)抽象層，其重要性已堪比過(guò)去十年的內(nèi)核編程。”他強(qiáng)調(diào)，C++ 開(kāi)發(fā)正從“戰(zhàn)術(shù)性”的微觀優(yōu)化，轉(zhuǎn)向“戰(zhàn)略性”的系統(tǒng)架構(gòu)與工具鏈構(gòu)建。

面對(duì)碎片化，Michael Wong 認(rèn)為解藥在于擁抱現(xiàn)代 C++ 標(biāo)準(zhǔn)。C++23 的 std::mdspan 提供了與存儲(chǔ)無(wú)關(guān)的多維數(shù)組視圖；C++26 提案中的 std::linalg 旨在標(biāo)準(zhǔn)化線性代數(shù)運(yùn)算；結(jié)合 C++17/20 的執(zhí)行策略，即可編寫(xiě)出可移植的 AI 代碼，做到“編寫(xiě)一次，到處運(yùn)行”。

不僅如此，Michael Wong 還前瞻了即將到來(lái)的“生產(chǎn)力之戰(zhàn)”：AI Agent 將成主流開(kāi)發(fā)者?！拔磥?lái)的編程對(duì)話可能發(fā)生在你和你的 AI 助手之間”，然而，當(dāng)前 AI 助手難以理解 C++ 的復(fù)雜性與隱形規(guī)則。因此，他提出需要發(fā)展“面向 AI Agent 的 C++” ，即通過(guò)更廣泛地使用概念、合約、配置文件等特性，使代碼意圖對(duì) AI 更加清晰、可驗(yàn)證。

在演講最后，Michael Wong 向全球 C++ 開(kāi)發(fā)者呼吁：GPU 的壟斷在瓦解，軟件危機(jī)中孕育著最大機(jī)遇，C++ 并未被替代，其核心正升維至定義系統(tǒng)與工具鏈的層面。擁抱開(kāi)放標(biāo)準(zhǔn)、深耕編譯器技術(shù)、學(xué)會(huì)與 AI Agent 協(xié)同工作，將是駕馭這場(chǎng) AI 基礎(chǔ)設(shè)施革命的關(guān)鍵。

圓桌對(duì)話：AI 時(shí)代軟件新范式

在大模型深度介入軟件研發(fā)的當(dāng)下，開(kāi)發(fā)范式正經(jīng)歷一場(chǎng)前所未有的重構(gòu)：當(dāng)自然語(yǔ)言逐漸成為新的“接口層”，傳統(tǒng)編程語(yǔ)言的未來(lái)將走向何方？是被弱化、被增強(qiáng)，還是被徹底重寫(xiě)？與此同時(shí)，AI 賦能研發(fā)的浪潮正推動(dòng)無(wú)數(shù)個(gè)人開(kāi)發(fā)者以驚人速度迭代，但在大型組織內(nèi)部，流程、架構(gòu)、規(guī)范與歷史包袱卻讓“AI 真正落地”變得并不輕松。語(yǔ)言的演進(jìn)與研發(fā)模式的重塑，兩條關(guān)鍵線索正交織出軟件工業(yè)的新挑戰(zhàn)與新機(jī)遇。

在華東師范大學(xué)教授、奇點(diǎn)智能研究院開(kāi)源技術(shù)委員會(huì)主任王偉的主持下，本次圓桌對(duì)話匯聚了 AI 與系統(tǒng)軟件領(lǐng)域的重量級(jí)陣容：奇點(diǎn)智能研究院院長(zhǎng)、CSDN 高級(jí)副總裁李建忠，北京大學(xué)講席教授、復(fù)旦大學(xué)先進(jìn)計(jì)算系統(tǒng)研究院院長(zhǎng)謝濤，ISO 人工智能技術(shù)委員會(huì)專家、C++ 標(biāo)準(zhǔn)委員會(huì)機(jī)器學(xué)習(xí)組主席、YetiWare CTO Michael Wong，以及 Adobe 首席科學(xué)家、C++ 標(biāo)準(zhǔn)委員會(huì)委員 David Sankel。他們圍繞“AI 時(shí)代軟件新范式”這一主題，從底層語(yǔ)言標(biāo)準(zhǔn)、系統(tǒng)軟件棧建設(shè)到 AI 工程化的新需求展開(kāi)深入討論，共同描繪出下一代軟件體系的可能走向。

王偉：一直以來(lái)，編程語(yǔ)言在軟件開(kāi)發(fā)中具有重要地位。但在 AI 時(shí)代，有人認(rèn)為，隨著自然語(yǔ)言編程的興起，傳統(tǒng)編程語(yǔ)言可能不再那么重要；有人認(rèn)為仍需強(qiáng)化現(xiàn)有語(yǔ)言，增加新的特性；還有人認(rèn)為，可能需要全新的語(yǔ)言來(lái)適應(yīng) AI 時(shí)代的需求。在這樣的背景下，各位如何看待編程語(yǔ)言的發(fā)展方向和趨勢(shì)？

李建忠：其實(shí)新的編程語(yǔ)言需求并不是直接來(lái)自 AI 的賦能，而更可能源于新的計(jì)算架構(gòu)。因?yàn)槲磥?lái)或許會(huì)出現(xiàn)多元化的 AI 計(jì)算架構(gòu)，而這些新的架構(gòu)可能需要新的編程語(yǔ)言來(lái)充分發(fā)揮其能力。過(guò)去，一些小眾語(yǔ)言由于生態(tài)建設(shè)等因素發(fā)展受限，但在 AI 的賦能下，這些語(yǔ)言可能會(huì)獲得更多機(jī)會(huì)，讓不同機(jī)器架構(gòu)的能力得以體現(xiàn)。

另一方面，主流語(yǔ)言如 C++ 已擁有全球上千萬(wàn)程序員的龐大基礎(chǔ)。我認(rèn)為，AI 提升軟件開(kāi)發(fā)效率后，人類對(duì)軟件的需求將持續(xù)增長(zhǎng)。這會(huì)進(jìn)一步推動(dòng)成熟語(yǔ)言的發(fā)展和繁榮。近年來(lái)，C++ 的使用和增長(zhǎng)速度都非?？?，這既受到底層高性能計(jì)算需求的驅(qū)動(dòng)，也受益于 AI 加快開(kāi)發(fā)效率的影響。因此，對(duì)于成熟語(yǔ)言和新語(yǔ)言，我認(rèn)為它們的發(fā)展動(dòng)力來(lái)源不同，但都可能在 AI 時(shí)代獲得新的發(fā)展機(jī)遇。

謝濤：我補(bǔ)充兩點(diǎn)。首先，如果人工智能直接生成代碼，在某些場(chǎng)景下，人類甚至不需要去查看生成的代碼本身。只要我們寫(xiě)好規(guī)范需求，并配合定理證明器或程序驗(yàn)證工具，就可以自動(dòng)證明代碼符合需求，從而減輕人工審核的負(fù)擔(dān)。在這種情況下，未來(lái)的編程語(yǔ)言是否能更友好地支持程序自動(dòng)證明、規(guī)范編寫(xiě)，將成為一個(gè)關(guān)鍵方向。雖然規(guī)范本身也可以由機(jī)器生成，但這又帶來(lái)了可信性問(wèn)題，需要人類的監(jiān)督和確認(rèn)。

其次，在一些場(chǎng)景中，人類仍需理解 AI 生成的代碼，以確認(rèn)其正確性。這就要求編程語(yǔ)言在可讀性和可理解性上更友好。例如，在數(shù)據(jù)分析中，如果沒(méi)有 SQL 這樣的高層次 DSL，人們需要用 C++ 或其他通用語(yǔ)言手動(dòng)編寫(xiě)復(fù)雜邏輯；而有了 SQL，人們可以更容易理解和驗(yàn)證分析邏輯。同理，未來(lái)可能會(huì)出現(xiàn)更多針對(duì)特定任務(wù)的 DSL，使人類能夠在 AI 生成代碼的過(guò)程中更容易進(jìn)行白盒把關(guān)和理解。總結(jié)來(lái)看，我認(rèn)為未來(lái)編程語(yǔ)言的發(fā)展，應(yīng)同時(shí)兼顧自動(dòng)驗(yàn)證的友好性和可讀性，以適應(yīng) AI 生成代碼的應(yīng)用場(chǎng)景。

David Sankel：AI 最有趣的一點(diǎn)在于，它從根本上改變了我們編程的方式，以及開(kāi)發(fā)者的使用體驗(yàn)。過(guò)去，開(kāi)發(fā)者在寫(xiě)代碼時(shí)會(huì)從中獲得樂(lè)趣，而如今，很多情況下，你更多是在審查 AI 生成的代碼。對(duì)很多人來(lái)說(shuō)，這種體驗(yàn)顯然沒(méi)有傳統(tǒng)編程那么有趣，而且我不確定這種情況是否會(huì)消失。

目前來(lái)看，人類在某種程度上更像是在“看護(hù)”AI，確保它沒(méi)有出現(xiàn)幻覺(jué)。我的疑慮在于，這些模型本質(zhì)上只是生成看起來(lái)合理的結(jié)果。它們依賴大量訓(xùn)練數(shù)據(jù)，試圖產(chǎn)出看似可信的代碼，但正因?yàn)槿绱?，AI 生成的代碼中可能隱藏一些人類平時(shí)不會(huì)犯的錯(cuò)誤，而這些錯(cuò)誤很難被發(fā)現(xiàn)。

我也很擔(dān)心當(dāng)前流行的 AI 代碼生成實(shí)踐。大家都在廣泛使用 AI 生成代碼，而且 AI 生成的代碼量通常遠(yuǎn)超人類完成同樣任務(wù)時(shí)寫(xiě)的代碼。短期內(nèi)，你可能不會(huì)感受到技術(shù)債務(wù)帶來(lái)的負(fù)擔(dān)，但幾年后，當(dāng)我們回頭維護(hù)這些代碼時(shí)，這種負(fù)擔(dān)可能會(huì)顯現(xiàn)出來(lái)。目前來(lái)看，AI 并沒(méi)有比人類更擅長(zhǎng)處理大量“意大利面式”的混亂代碼。未來(lái)這種情況會(huì)如何發(fā)展，仍然值得持續(xù)觀察。

Michael Wong：關(guān)于是否應(yīng)該用 AI 來(lái)寫(xiě)代碼，這一直存在爭(zhēng)論。我覺(jué)得這種爭(zhēng)論有點(diǎn)像以前關(guān)于考試能否使用計(jì)算器的爭(zhēng)論——過(guò)去不允許用，但現(xiàn)在已經(jīng)可以了。我告訴我的團(tuán)隊(duì)：“想用 AI 就盡量用吧。”但前提是，你要理解 LLM 的訓(xùn)練方式，這樣才能知道 AI 的弱點(diǎn)。LLM 大多是基于公共 GitHub 代碼訓(xùn)練的，涉及一些常見(jiàn)框架、網(wǎng)頁(yè)開(kāi)發(fā)等內(nèi)容。大部分情況下，這些模型處理的都是通用問(wèn)題，但如果你是在寫(xiě)高性能的蘋(píng)果金融交易系統(tǒng)底層代碼，這類代碼不會(huì)在互聯(lián)網(wǎng)上公開(kāi)，它們是保密的。

AI 編程的真正問(wèn)題在于訓(xùn)練數(shù)據(jù)的質(zhì)量很差。無(wú)論用什么標(biāo)準(zhǔn)來(lái)衡量，數(shù)據(jù)都不夠好，要改進(jìn)它只能依靠更好的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，但這很難實(shí)現(xiàn)，訓(xùn)練數(shù)據(jù)提供者不會(huì)隨便公開(kāi)這些敏感信息。

因此，我提出了一個(gè)激進(jìn)的想法：為 C++ 創(chuàng)建類似 ImageNet 的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。ImageNet 之所以能讓模型更好地識(shí)別貓，是因?yàn)檠芯空邽樨垊?chuàng)建了專門的數(shù)據(jù)集。同理，如果我們?yōu)?C++ 也建立專門的數(shù)據(jù)集，AI 才可能在高級(jí)編程任務(wù)上真正可靠。

關(guān)于我如何指導(dǎo)團(tuán)隊(duì)使用 AI，我的原則是：可以用 AI，但在你完全理解每一行代碼之前，絕不能直接將其應(yīng)用到項(xiàng)目中。你必須注意諸如特殊認(rèn)證令牌等細(xì)節(jié)，AI 可能生成簡(jiǎn)單的 64 位認(rèn)證，但在低延遲環(huán)境下遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。你需要展示自己可以改進(jìn) AI 的算法，達(dá)到無(wú)鎖編程的能力，甚至能實(shí)現(xiàn) hazard pointer 和 RCU 機(jī)制等高級(jí)操作，而這些是 AI 根本不了解的。實(shí)際上，只有約 5% 的程序員真正掌握這些非常專業(yè)的技能。

這也是為什么我認(rèn)為高級(jí)程序員不必?fù)?dān)心被替代，你們的位置不僅不會(huì)消失，反而會(huì)更重要。AI 就像一個(gè)極其熱情的初級(jí)程序員，它讀遍了整個(gè)互聯(lián)網(wǎng)，但毫不掩飾地直接給你代碼。我們需要限制 AI 的使用，通過(guò)節(jié)流控制，并確保每一行代碼在進(jìn)入項(xiàng)目之前都由人審查。這是我一直在堅(jiān)持的原則，也是未來(lái)軟件開(kāi)發(fā)的重要保障。

王偉：AI 對(duì)軟件研發(fā)的影響越來(lái)越顯著。尤其是在當(dāng)前，很多「一人」團(tuán)隊(duì)在 AI 時(shí)代發(fā)展得非常快。然而，在企業(yè)內(nèi)部的軟件研發(fā)中，將 AI 賦能落地、提升研發(fā)效率仍面臨諸多挑戰(zhàn)。在實(shí)際推進(jìn)過(guò)程中，可能會(huì)遇到哪些困難和阻力？

李建忠：目前 AI 在軟件研發(fā)中面臨的阻力主要有兩方面。一方面是組織層面：現(xiàn)在很多團(tuán)隊(duì)的組織架構(gòu)、技能和管理方式仍然是為上一個(gè)數(shù)字化時(shí)代設(shè)計(jì)的，還沒(méi)有完全適應(yīng) AI 原生時(shí)代的要求。另一方面是基礎(chǔ)設(shè)施層面，比如我之前提到的 Agentic DevOps、Agentic 沙箱等環(huán)境，這些能夠讓智能體在更泛化的環(huán)境中運(yùn)行的設(shè)施，目前仍在建設(shè)中。

不過(guò)，從軟件研發(fā)的長(zhǎng)周期來(lái)看，我對(duì) AI 的前景還是很樂(lè)觀的?；仡櫭恳淮渭夹g(shù)革命的起點(diǎn)，大家可以想想 2000 年左右，互聯(lián)網(wǎng)雖然已經(jīng)發(fā)展幾年了，但當(dāng)時(shí)很多軟件研發(fā)團(tuán)隊(duì)并不相信它會(huì)徹底改變研發(fā)方式。直到 2015 年到 2020 年，Cloud Native 才真正改變了軟件開(kāi)發(fā)格局。

因此，我覺(jué)得 AI 的落地和普及也是一個(gè)需要周期的過(guò)程。就像修一條路，讓車跑得更快一樣，這條路可能要花一年時(shí)間去建設(shè)。在這個(gè)過(guò)程中，很多人會(huì)懷疑投入是否值得，覺(jué)得成本高于收益。我認(rèn)為都是正常現(xiàn)象，但從長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看，AI 在軟件研發(fā)中的作用是一個(gè)持續(xù)鋪路、逐步成熟的過(guò)程。

謝濤：我來(lái)自高校，更多需要考慮的是為現(xiàn)代企業(yè)培養(yǎng)和輸送人才。我覺(jué)得現(xiàn)在面臨不少困惑和挑戰(zhàn)。

• 第一，隨著 AI Agent 或大模型在軟件研發(fā)中的應(yīng)用，產(chǎn)品工程能力依然非常關(guān)鍵。然而，目前版本的大模型或智能體需要我們做很多特定操作才能發(fā)揮作用，而隨著更強(qiáng)一代的出現(xiàn)，這些操作可能就不再必要了。這也意味著，目前的 Prompt Engineering（提示工程）技能很可能很快就會(huì)過(guò)時(shí)。

• 第二，很多傳統(tǒng)算法或者需要記憶的知識(shí)，學(xué)生可能不必再死記硬背。問(wèn)題在于，如果我們僅專注培養(yǎng)高級(jí)程序員，而忽略了基礎(chǔ)人才培養(yǎng)，那么整個(gè)基礎(chǔ)層的工程師儲(chǔ)備就可能不足。我們是否可以只培養(yǎng)高端程序員？我覺(jué)得這是一個(gè)開(kāi)放性問(wèn)題，沒(méi)有標(biāo)準(zhǔn)答案，但它提醒我們?cè)谌瞬排囵B(yǎng)上需要重新思考。

David Sankel：談到在大型組織內(nèi)部推廣 AI 的使用，我認(rèn)為我們?cè)?Adobe 的推廣情況還算不錯(cuò)。關(guān)鍵在于確保它對(duì)員工真正有用、能帶來(lái)實(shí)際幫助。比如我們內(nèi)部使用 Cursor，它非常容易上手：只需啟動(dòng)，就會(huì)在右側(cè)出現(xiàn)一個(gè)小工具。

盡管人們通常會(huì)擔(dān)心 AI 會(huì)威脅到自己的工作，但如果你能讓他們直接感受到 AI 在處理繁瑣任務(wù)上的價(jià)值，這種顧慮就會(huì)減輕。比如，有些人特別討厭寫(xiě) CMake 配置文件，你可以讓他們嘗試用 AI 來(lái)生成這些代碼，看看是否能節(jié)省時(shí)間。即便是六次嘗試中有四次能顯著節(jié)省時(shí)間，這個(gè)體驗(yàn)就已經(jīng)足夠讓人認(rèn)可了。

當(dāng)人們開(kāi)始分享他們使用 AI 的成功經(jīng)驗(yàn)時(shí)，這種正向反饋會(huì)自然帶動(dòng)更多人使用。如果 AI 真能提高效率，其推廣其實(shí)不需要強(qiáng)制——員工會(huì)主動(dòng)去用，因?yàn)樗麄儗幵赴褧r(shí)間花在更有價(jià)值或更輕松的工作上，而不是重復(fù)枯燥的任務(wù)，比如寫(xiě)配置、查郵件等。

Michael Wong：我在 C++ 標(biāo)準(zhǔn)委員會(huì)的 AI 小組討論時(shí)就問(wèn)過(guò)同樣的問(wèn)題，關(guān)于 AI 是否會(huì)導(dǎo)致工作流失、開(kāi)發(fā)者角色如何變化，以及如何推動(dòng) AI 的采納。我自己是積極推動(dòng) AI 的應(yīng)用，無(wú)論是編碼、規(guī)范分析，還是端到端的各種分析，我都在用。特別是測(cè)試用例生成，AI 在這方面表現(xiàn)尤為出色，這也是最有價(jià)值的部分。

關(guān)于工作流失的擔(dān)憂，我知道外界有很多討論。但我個(gè)人認(rèn)為，AI 并不會(huì)取代你，而是讓你成為更好的開(kāi)發(fā)者。如果你是初級(jí)開(kāi)發(fā)者，AI 能加速你的成長(zhǎng)；如果你是中級(jí)開(kāi)發(fā)者，它能幫助你邁向設(shè)計(jì)者角色；如果你是高級(jí)開(kāi)發(fā)者，它甚至能讓你成為架構(gòu)師和協(xié)調(diào)者。AI 提升了人的價(jià)值，這一點(diǎn)可能有人不認(rèn)同，但我堅(jiān)信如此。如果你不抓住這個(gè)機(jī)會(huì)，很可能在新的競(jìng)爭(zhēng)中落后。

那么，誰(shuí)會(huì)被裁掉呢？我認(rèn)為沒(méi)有人會(huì)被裁。你必須保持人才培養(yǎng)，這一點(diǎn)在律師事務(wù)所中就很明顯。AI 可以輕松替代處理一些基礎(chǔ)法律問(wèn)題的初級(jí)律師，但如果把所有初級(jí)律師都替換掉，誰(shuí)來(lái)成長(zhǎng)為高級(jí)律師呢？人才的培養(yǎng)管道必須不斷補(bǔ)充，AI 只是改變了工具而已。

過(guò)去，我們需要通過(guò)查書(shū)、手動(dòng)實(shí)現(xiàn)功能來(lái)完成工作，現(xiàn)在 AI 可以作為啟動(dòng)工具幫助你優(yōu)化和提升工作效率，讓你專注于更高級(jí)的技能和優(yōu)化。歸根結(jié)底，我認(rèn)為這是一個(gè)絕佳的機(jī)會(huì)，讓每個(gè)人都能提升自己的能力水平。

共慶 C++ 40 周年

值此 C++ 40 周年之際，本次大會(huì)也特別舉行慶典，不僅向這門影響深遠(yuǎn)的編程語(yǔ)言致敬，也向每一位在底層默默構(gòu)建數(shù)字世界根基的開(kāi)發(fā)者致敬。

慶典上，CSDN 創(chuàng)始人、董事長(zhǎng)、奇點(diǎn)智能研究院理事長(zhǎng)蔣濤回顧了自己與 C++ 的淵源：“我早期也曾是一名 C++ 程序員。還記得 25 年前創(chuàng)辦 CSDN 網(wǎng)站和《程序員》雜志時(shí)，我們翻譯了 Bjarne Stroustrup 的訪談，當(dāng)時(shí)贏得了大量用戶關(guān)注。軟件正在吞噬世界，而 C++ 是軟件核心的底座。C++ 已走過(guò) 40 年的發(fā)展歷程，CSDN 也走過(guò) 25 年，而 C++ 大會(huì)則迎來(lái)了 20 周年的里程碑，未來(lái)還有更多的事情等著我們共同去探索和實(shí)現(xiàn)。”

奇點(diǎn)智能研究院院長(zhǎng)、CSDN 高級(jí)副總裁李建忠也分享了自己的感受：“回想 20 年前，我非常冒昧地給 Bjarne Stroustrup 寫(xiě)過(guò)一封的郵件——那時(shí)我還在大學(xué)，作為一個(gè)純粹的 C++ 愛(ài)好者寫(xiě)信邀請(qǐng)他參與活動(dòng)，沒(méi)想到他非常爽快地答應(yīng)了。從那時(shí)起，我們一路堅(jiān)持走到今天，心里感慨萬(wàn)分?！?/p>

C++ 之父 Bjarne Stroustrup 則從開(kāi)發(fā)者視角分享了他的思考：“對(duì)于很多人來(lái)說(shuō)，C++ 已經(jīng) 40 歲了。對(duì)我而言，它甚至更‘年長(zhǎng)’。多年來(lái)，這確實(shí)是一段非凡的旅程。C++ 的成功原本并不被看好，因?yàn)楫?dāng)時(shí)沒(méi)有營(yíng)銷，也沒(méi)有‘金主’提供大量免費(fèi)的庫(kù)和資源。其他語(yǔ)言后來(lái)才學(xué)會(huì)了這些策略，而我自己也多次證明自己并不是一個(gè)優(yōu)秀的組織者。

盡管如此，C++ 的核心技術(shù)理念仍然足夠好，同時(shí)通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化和新特性的持續(xù)更新，也保持了技術(shù)的生命力。似乎我們?cè)?AI 發(fā)展上也在不斷跟進(jìn)，并且在許多底層技術(shù)上都有所應(yīng)用。我過(guò)去常說(shuō)，如果按最初的設(shè)想來(lái)看，C++ 不可能像現(xiàn)在這樣普及。我原以為它不會(huì)出現(xiàn)在各個(gè)領(lǐng)域，但如今它幾乎無(wú)處不在——從我們的辦公空間到咖啡機(jī)，從服務(wù)器農(nóng)場(chǎng)到大規(guī)模計(jì)算設(shè)施，這一切都令人震驚。正如你們看到的，我感到非常驚訝和欣喜。我相信，如果從發(fā)展勢(shì)頭來(lái)看，C++ 的未來(lái)仍然光明，并且希望我們能夠繼續(xù)慶祝它的生日——50 歲、60 歲，我也說(shuō)不準(zhǔn)。也感謝大家的到來(lái)。”

祝 C++ 40 周年快樂(lè)！

干貨之外，展廳同樣精彩

除了會(huì)場(chǎng)內(nèi)豐富的內(nèi)容和深入的交流，會(huì)場(chǎng)外的展廳同樣熱鬧非凡。Incredibuild、Parasoft、人民郵電出版社異步社區(qū)、清華大學(xué)出版、電子工業(yè)出版社博文視點(diǎn)等合作伙伴的展位吸引了眾多參會(huì)者駐足參觀，互動(dòng)氛圍十分熱烈。

至此，2025 全球 C++ 及系統(tǒng)軟件技術(shù)大會(huì)首日的技術(shù)盛宴圓滿落幕。明日，大會(huì)將繼續(xù)帶來(lái)多場(chǎng)專題論壇，包括「大模型驅(qū)動(dòng)軟件開(kāi)發(fā)」、「高性能與低時(shí)延」、「研發(fā)效能與軟件質(zhì)量」、「AI 算力與優(yōu)化」以及「系統(tǒng)級(jí)軟件」等，深入聚焦 AI 原生時(shí)代下軟件工程的核心挑戰(zhàn)與前沿實(shí)踐，敬請(qǐng)期待更多精彩分享。